Une bonne introduction. La structure était généralement claire, mais j'aurais aimé qu'il y ait quelques exemples plus concrets.
Création de pipelines de données en lot avec BigQuery et Dataproc
Apprenez à concevoir et à mettre en œuvre des pipelines de données en lot robustes en utilisant l'entreposage de données basé sur le cloud, le traitement Spark et des outils d'orchestration visuels.
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À propos de ce cours
Les organisations modernes s'appuient sur des flux de données réguliers et fiables pour prendre des décisions commerciales critiques. Comprendre comment extraire, transformer et charger efficacement des données en lot est une compétence fondamentale pour tout professionnel de la donnée en devenir.
Ce cours basé sur le texte vous guide à travers les paradigmes fondamentaux du traitement de données, vous aidant à choisir et à mettre en œuvre la bonne architecture de pipeline pour vos projets. Vous passerez de la compréhension des concepts de base des données à la conception de pipelines en lot prêts pour la production à l'aide de technologies cloud standards de l'industrie.
Ce que vous apprendrez :
* Comprendre les différences fondamentales entre les paradigmes ETL, ELT et EL afin de sélectionner la meilleure approche pour vos données.
* Construire des entrepôts de données évolutifs et exécuter des requêtes analytiques à l'aide de BigQuery.
* Traiter des ensembles de données à grande échelle en exécutant des jobs Spark sur des clusters Dataproc gérés et des environnements serverless.
* Concevoir des flux de travail de pipeline visuels et sans code à l'aide de Cloud Data Fusion.
* Appliquer des pratiques modernes de gouvernance des données et de gestion des schémas pour garantir la fiabilité des pipelines.
Vous commencerez par les concepts fondamentaux de l'ingénierie des données et la terminologie avant de passer à la conception de pipelines. Grâce à des explications écrites structurées et des scénarios pratiques de code SQL et Spark, vous découvrirez comment orchestrer divers outils de données pour construire des systèmes de traitement en lot cohérents.
Ce cours est conçu pour les débutants, les aspirants ingénieurs de données et les administrateurs de bases de données souhaitant migrer vers des flux de travail de données basés sur le cloud. Aucune expérience préalable en ingénierie cloud n'est requise.
Commencez à construire des pipelines de données fiables et automatisés dès aujourd'hui.
Contenu du cours
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P
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Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
Création de pipelines de données en lot avec BigQuery et Dataproc
Compétences démontrées
✓
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
✓
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
✓
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
✓
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
Création de pipelines de données en lot avec BigQuery et Dataproc
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Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées
14 / 14
Questions d'entraînement
26 / 28
Devoirs rendus
4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de fin
Évalué — 4,6 / 5
Pratique totale
6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorte
Top 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement
11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise
91 / 100
Score aux questions d'entraînement
94%
Vérification de compétence
Parcours de compétence vérifié
Avis (3)
Cela a dépassé mes attentes. Les leçons s'écoulaient logiquement et les applications du monde réel étaient parfaites.
Ce cours a dépassé mes attentes. Les applications du monde réel discutées sont incroyablement utiles.
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Questions fréquentes
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À vie. Une fois acheté, le cours est à vous, vous pouvez y revenir quand vous voulez.
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Oui. À la fin, vous recevez un certificat à ajouter à votre profil LinkedIn.
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